吴恩达《机器学习》课程编程作业及PPT

吴恩达机器学习课程笔记代码资料全套,非常适合机器学习入门者学习借鉴.

吴恩达,Andrew Ng,华裔美国人。这是吴恩达斯坦福机器学习课程讲义完整中文版。

吴恩达机器学习Topicsinclude:supervisedlearning(generative/discriminativelearning,parametric/non-parametric

此为百度网盘下载链接，永久有效，内含吴恩达机器学习笔记被容，笔记内容更新到2020年4月份，添加了一些数学知识。此文件夹中含有完整笔记的Word版，PDF打印版，机器学习训练秘籍，深度学习笔记Word

AndrewNg吴恩达机器学习笔记，整理比较完善，章节很全。

该课件为中科院一位同仁在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程是所做的学习笔记,非常好,吴老师上课掠过的一些内容笔记都详细给出,并且还做了适当补充,强烈推荐。它是机器学习、大数据学习非常好的资料

网易公开课，吴恩达老师的课件的翻译稿，水平有限，仅供参考。

机器学习练习：多变量线性回归房屋价格数据集，其中有2个变量（房子的大小，卧室的数量）和目标（房子的价格）。我们使用我们已经应用的技术来分析数据集

吴恩达机器学习课程配套讲义，配套视频可在网易公开课上找到。

本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从离散的统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测